Volume Matters: Physician Practice Characteristics and Immunization Coverage Among Young Children Insured Through a Universal Health Plan
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: We studied the association between immunization coverage for a cohort of 2-year-old children covered by a universal health insurance plan and pediatric provider and other health services characteristics. METHODS: We assembled a cohort of 101,570 infants born in urban areas in Ontario, Canada, between July 1, 1997, and June 31, 1998. Children were considered to have up-to-date (UTD) immunization coverage if they had > or =5 immunizations by 2 years of age, ie, the recommended 3 doses and 1 booster of diphtheria-polio-tetanus-pertussis/Haemophilus influenzae type b vaccine and 1 dose of measles-mumps-rubella vaccine. Provider practice characteristics were derived from outpatient billing records, and 1996 census data were used to derive neighborhood income quintiles. The association between UTD immunization status and provider characteristics was assessed with multilevel regression models, controlling for patient characteristics. RESULTS: Overall, the rate of complete UTD immunization coverage was low (66.3%) despite a large number of primary care visits (median: 19 visits). Children whose usual provider had a low volume of pediatric primary care were less than one half as likely to be UTD. Other factors associated with not being UTD included very low continuity of care, low continuity of care, and usual provider in practice for <5 years. With adjustment for patient and provider characteristics, there was no difference in immunization coverage for general practitioners versus pediatricians. Children from low-income neighborhoods were less likely to be UTD. CONCLUSIONS: Despite universal access to primary care services, rates of complete immunization coverage among 2-year-old children in Ontario are low. Because visit rates are high, primary care reform should include interventions directed at provider immunization practices to reduce missed opportunities.
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Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
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score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».